Agentic AI : État actuel et perspectives d’avenir
La récente expansion des systèmes logiciels automatisés, appelés agents d’IA, a suscité un intérêt croissant. Selon un rapport de novembre 2025 de la MIT Sloan School of Management et du Boston Consulting Group, 35 % des entreprises interrogées ont déjà déployé des agents d’IA, tandis que 44 % prévoient de le faire prochainement.
Pour mieux comprendre les fondements et les impacts potentiels de ces outils, MIT News a interrogé Phillip Isola, professeur associé au Département d’ingénierie électrique et d’informatique (EECS) et membre du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL). Il étudie l’intelligence que possèdent les agents d’IA, ainsi que les modèles et mécanismes sous-jacents qui alimentent ces systèmes.
Qu’est-ce que l’IA agentique et en quoi se distingue-t-elle des modèles d’IA générative comme ChatGPT et Claude ?
L’IA agentique désigne une intelligence artificielle capable d’agir dans le monde. Ces actions peuvent être physiques, comme la manipulation robotique, ou numériques, comme la réservation d’un vol. À l’inverse, l’IA générative se concentre sur la création de récits, de poèmes, d’art et d’images.
Le terme « agent » se réfère généralement à une IA qui aide les utilisateurs à interagir avec une application, un site web ou le monde physique. La plupart des agents rencontrés aujourd’hui sont des agents numériques, tels que les agents de service client.
Quelles sont les applications prometteuses de l’IA agentique ?
Les agents de codage ont montré un succès notable. En formant des modèles de langage sur du code, ces agents peuvent prédire les actions qu’un humain entreprendrait pour résoudre un problème de programmation. Ils apprennent également à travers une boucle de rétroaction, testant différentes solutions et vérifiant si elles sont correctes.
Cependant, il est crucial de maintenir un équilibre entre l’automatisation de la prise de décision et l’assistance aux humains, surtout dans des domaines sensibles tels que la médecine ou la sécurité.
Quels risques devrions-nous envisager lors de l’utilisation d’agents d’IA ?
Un risque majeur réside dans la facilité d’utilisation des agents pour effectuer certaines tâches. Par exemple, dans le cas des agents de codage, l’utilisateur peut demander à l’agent de générer du code sans vérifier son exactitude, ce qui peut entraîner des erreurs et des fuites de données privées.
Les agents ne sont pas infaillibles et peuvent commettre des erreurs, surtout si les instructions données par les humains sont vagues. Une dépendance excessive à ces agents pourrait également entraîner une perte de compétences essentielles.
Que réserve l’avenir à l’IA agentique ?
Actuellement, l’IA agentique repose sur des modèles de langage qui interagissent avec des systèmes numériques et physiques. Pour développer des agents d’IA plus puissants, il pourrait être nécessaire de modéliser des données variées, telles que des vidéos et des forces physiques. La question demeure de savoir si la prochaine vague d’IA sera une évolution des modèles actuels intégrant des capteurs et des outils, ou si elle nécessitera une approche complètement nouvelle.
Source : MIT News
